Intégration des paramètres de maintenance dans la conception du Health Monitoring. Saintis Laurent Laboratoire LASQUO (futur LARIS)

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1 2ème Colloque National de la Performance Industrielle LA MAINTENANCE A DISTANCE & E-MAINTENANCE Intégration des paramètres de maintenance dans la conception du Health Monitoring Saintis Laurent Laboratoire LASQUO (futur LARIS)

2 Intégration des paramètres de maintenance dans la conception du Health monitoring Prognostics/ Health Monitoring Aide à la décision pour le Health monitoring lors de la conception d un système avionique Performances attendues? Application à l étude de la disponibilité d un système avionique CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

3 Prognosis / Health Monitoring Maintenance prévisionnelle (ISO13306) : Maintenance conditionnelle exécutée en suivant les prévisions extrapolées de l analyse et de l évaluation de paramètres significatifs de la dégradation d un bien Pronostics => Remaining Useful Life (RUL) : Temps restant avant l apparition d une défaillance Moyenne X : Niveau de dégradation mesuré Quantile pour un risque donné α Densité de probabilité associée au RUL CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

4 Hypothèses pour le pronostic suivant les différents types de maintenance Maintenance Maintenance préventive Maintenance corrective Maintenance préventive conditionnelle Maintenance systématique Maintenance différée (Application de la MMEL) Maintenance d urgence Maintenance prévisionnelle Prévision? Maintenance préventive conditionnelle basée sur l état courant REX, + Données sur l état + Données Données sur les de courant de états futurs conception de l équipement basée l équipement en sur le suivi et sur les fonction des conditions conditions opérationnelles opérationnelles passées

5 Aide à la décision Maintenance prédictive : A quel moment doit-on effectuer une opération de maintenance? Sur quels critères? L indisponibilité Interruption opérationnelle (OI) Réduction du temps de maintenance Le coût global de maintenance Réduction du coût direct de maintenance Optimisation du programme de maintenance CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

6 Application à l étude de la disponibilité d un système avionique Conditions opérationnelles Processus d application de la maintenance en ligne Présentation de la MMEL Modélisation des conditions NOGO CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

7 Utilisation de l avion - Mission Mission := Séquence de cycles de vol avec alternance de phases de vol et de phases au sol Sol Vol 0 1 Sol i-1 Vol Sol i i Impossibilité de prévoir l ensemble des exploitations commerciales Nécessité d élaborer des missions types Synthèse des phases d un cycle de vol suivant : Possibilité d occurrence d un effet cockpit Différences de traitement par une procédure de maintenance Vol Descente Escale Roulage Décollage Montée Croisière Descente Approche Atterrissage Tractage jusqu à la porte Préparation du vol Départ de la porte

8 Schéma du processus d application de la maintenance corrective Apparition d une anomalie Détection de la panne? Oui Défaillance matérielle Non Mauvais comportement Acceptation du mode dégradé Vol de l avion avec une panne cachée Maintenance différée Vol de l avion avec panne jusqu au temps limite toléré Effet cockpit Diagnostic Diagnostic à bord bord Refus du mode dégradé Non Vol de l avion sans panne Oui Avion prêt? Avion bloqué au sol Non Ressources disponibles? Oui Dépose/Pose d un équipement

9 Présentation de la MMEL MMEL := Liste des équipements minimums pour assurer la sécurité du vol Listes des alarmes par système Équipements pouvant être non opérationnels => Décollage avec des équipements en panne Effet cockpit Lecture de la MMEL au sol Paramètres de la MMEL Conditions pour le départ Condition de NOGO pour un vol particulier Temps d exposition (o) Indique une procédure opérationnelle associée

10 Politique de maintenance Cas de la maintenance en ligne (sur site) : - Maintenance préventive suivant un intervalle - Maintenance différée (Temps d exposition de la panne MMEL) - Maintenance corrective d urgence Effet cockpit

11 Conditions entraînant la maintenance corrective Conditions NOGO : Contraintes entraînant la perte des conditions requises pour le vol en cours ou pour le décollage du vol suivant Panne ou combinaison de pannes : Effet sur la sécurité (MMEL) Effet opérationnel : - Dégradation des performances - Contraintes opérationnelles Effet sur les opérations de l avion Effet commercial : Perte du confort passagers Sévérité : - Interruption du vol - Interruption au sol Obligation de restaurer la fonction Acceptation du mode dégradé (ADM) : Si GO Capitaine? Isolation de la panne Refus du mode dégradé (RDM) : Restauration

12 Politique de maintenance type Maintenance préventive := à la fin de l intervalle prévu, sans retard Maintenance différée Scénarii de maintenance en ligne := Si le composant est en panne depuis son temps d exposition, sans retard Cycle C Non Défaillance d un composant? Oui Non NOGO? Capitaine? Oui Non ADM (isolation de la panne) RDM (Restauration seulement du composant) Application de la maintenance préventive ou différée Cycle C+1 Observation de l état du composant Oui Restauration de tous les composants Détermination du cycle de remplacement du composant

13 Modélisation des conditions NOGO et de la fiabilité d un composant Choix de l arbre de défaillance (AdD) - Représentation bien connue des utilisateurs - Déductions simples à partir des données de MMEL (Nb installé, Nb requis ) Hypothèse : Indépendance des probabilités de défaillance des composants au cours d un cycle vis-à-vis de l état du système Arbre de défaillances des conditions NOGO : - Événements élémentaires : défaillance des composants LRU du système/de la fonction - Cohérent Fiabilité d un composant - Données de temps moyen entre les déposes (MTBUR) en heures de vol - Ratio Heures de vol/ Heures opérationnelles (FH/OH) - Préalablement vieillis - Très fiables - Une seule donnée de fiabilité (MTBUR) P durée du cycle MTBUR OH FH ( défaillance) =1 e

14 Résolution Schéma itératif Evaluation des probabilités d état des composants au cycle C Evaluation de P NG C P NG x en panne Probabilité de défaillance de x au cycle C Evaluation de C défaillance de x NOGO ADM RDM Probabilité conditionnelle OI/procédure de maintenance OI avec NOGO OI avec refus du mode dégradé OI avec acceptation du mode dégradé Evaluation des probabilités d état des composants au cycle C+1 Probabilités d OI OI : Interruption opérationnelle

15 Prise en compte du pronostic Xc l état de la dégradation observée au cycle C Tc : Intervalle de maintenance préventive sachant Xc Optimum : évaluation des probabilités de NOGO à chacun des cycles suivant CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

16 Résolution Schéma itératif pour le calcul de l optimum Evaluation des probabilités d état des composants au cycle k Evaluation de P NG k x en panne Probabilité de défaillance de x au cycle k Evaluation de P NG T C k défaillance de x, T c NOGO ADM RDM Probabilité conditionnelle OI/procédure de maintenance OI avec NOGO OI avec refus du mode dégradé OI avec acceptation du mode dégradé Evaluation des probabilités d état des composants au cycle k+1 Probabilités d OI OI : Interruption opérationnelle

17 Conclusion Evaluation préliminaire en phase de conception du système : Comparaison d architecture pour la mise en place du Health monitoring Nécessité d un système en ligne de prédiction et d optimisation de la maintenance en fonction des conditions opérationnelles futures CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

18 Références 1. L. Saintis, «Method for Predicting the Operational Reliability of an Aircraft System», 24-juill L. Saintis, E. Hugues, C. Bes, et M. Mongeau, «COMPUTING IN-SERVICE AIRCRAFT RELIABILITY», International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering, vol. 16, n o 02, p. 91, E. Hugues, L. Saintis, et A. Cabarbaye, «ORA, model & tool for Operational Reliability Prediction within Airbus ORA, l outil Airbus de prédiction de la Fiabilité Opérationnelle», in 14th Lambda-Mu conference, Bourges, France, 2004, p L. Saintis, «Modèle d estimation de la disponibilité d un avion en phase de conception», Université de Toulouse, Université Toulouse III - Paul Sabatier, Toulouse, E. Deloux, «Politiques de maintenance conditionnelle pour un système à dégradation continue soumis à un environnement stressant», THESE, Université de Nantes, Jayant Sen Gupta, Christian Trinquier, Ariane Lorton, and Vincent Feuillard, «Characterization of prognosis methods: an industrial approach», présenté à First European Conference of the Prognostics and Health Management Society 2012, 2012, vol. 3, p ISO (2010) Terminologie de la maintenance CIMI Colloque «La maintenance à distance & E-maintenance» - 28 novembre 2013

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